データ視覚化
データを視覚的な手法や絵で表現し、データが示すものをユーザーが理解しやすくするための手法(たとえば、地域ごとの降水量を分かりやすく示すために地図を使うのも、視覚化の1つの方法と言える)。
データウェアハウス
複数のサブジェクト領域(あるいはデータマート)を扱うデータレポジトリ。
フィルタ
ユーザーが定めた選別基準に従って、レポートに特定のデータを含めたり、排除したりするための仕組み(例:レポートをより厳密なものにするために、25歳から35歳のスキーを好む顧客のレコードだけを含め、その他のレコードをすべて排除したいと思うかもしれない)。
ギャップ分析
データの隙間や欠落したデータが存在する可能性がある状態で、ある企業が持つ実際のデータと、その企業がレポーティングとBIに設定した予測とのギャップを調べること。
重要業績評価指標(KPI)
企業がBIアナリティクスを実行して、目標を達成できたかどうかを判断する際に、目標達成の度合いを計測するための指標。経営陣やマネージャー、従業員が業績の評価や、与えられた目標が達成できたかを理解しやすいよう、結果はダッシュボードやスコアカードの形式でレポートされる。
メタデータ
主たるデータが何に関するものであるかを示すために付与されたデータ(主たるデータが写真であれば、メタデータには解像度、撮影場所などが考えられる)。
メトリック
組織内の目標達成度や傾向を評価するための、業績を表す指標。
多極アナリティクス
データを1カ所に集めて分析するのではなく、データが企業の異なる領域で収集され、保管され、分析される分散ビッグデータモデル。
スキーマ
データベース中のデータの構成を定義する構造。
スライス&ダイス
ユーザーがあらゆる角度からデータを見ることを可能にする、レポート作成ソフトウェアまたはスプレッドシートソフトウェアのデータ操作ツール。
スナップショット
特定の時点のデータ。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。